点云法向量平滑：使用CloudCompare和PCL库

最新推荐文章于 2024-11-12 10:27:14 发布
最新推荐文章于 2024-11-12 10:27:14 发布
阅读量305 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： PCL
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BsCplusplus/article/details/133195594
PCL 专栏收录该内容
62 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用CloudCompare和PCL库来平滑点云法向量，以解决因噪声、采样密度变化等因素导致的不连续问题。通过示例代码展示了从读取点云数据到法向量平滑的步骤，强调了搜索半径和邻居点数量在平滑效果中的作用。

点云法向量是在三维空间中描述表面方向的重要属性。然而，由于扫描仪噪声、采样密度变化或数据损坏等因素的影响，点云法向量可能会出现不连续或不平滑的情况。为了解决这个问题，可以使用CloudCompare和PCL（点云库）来平滑点云法向量。

CloudCompare是一个功能强大的开源点云处理软件，提供了许多点云处理和可视化功能。而PCL是一个用于点云处理的C++库，提供了丰富的算法和数据结构。

以下是使用CloudCompare和PCL平滑点云法向量的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#inclu
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【CloudCompare教程】016：计算点云的法向量
「 刘一哥与GIS的故事」
06-04 1820
法向量，是空间解析几何的一个概念，垂直于平面的直线所表示的向量为该平面的法向量。法向量适用于解析几何。由于空间内有无数个直线垂直于已知平面，因此一个平面都存在无数个法向量（包括两个单位法向量）。曲面法线的法向不具有唯一性（uniqueness），在相反方向的法线也是曲面法线。曲面在三维的边界（topological boundary）内可以分区出inward-pointing normal 与 outer-pointing normal, 有助于定义出法线唯一方法（unique way）。
CloudCompare&PCL点云法向量平滑
HackMasterX的博客
08-15 470
然而，在实际应用中，点云数据通常包含噪声和不完整的信息，这对于后续的分析和处理会带来一定的困难。其中，法向量是点云分析中常用的信息之一，它描述了点云表面在每个位置的方向。当然，除了上述介绍的方法外，还有其他许多点云处理技术和工具可以尝试，以满足不同应用场景的需求。在点云处理中，法向量平滑是一项重要的任务，它可以减少点云数据中的噪声，并让点云表面更加平滑。其中，radius参数指定了用于估计每个点的法向量的邻域半径。此外，还可以结合其他的点云处理算法和技术来进一步优化点云数据的质量和准确性。
CloudCompare&PCL 点云法向量平滑
dayuhaitang1的博客
09-22 1035
CloudCompare&PCL 法向量平滑
点云数据处理：基于双边滤波的CloudCompare和PCL库
TechPulseZ的博客
08-17 689
本文将介绍如何使用CloudCompare和PCL库实现点云的双边滤波，并提供相应的源代码。双边滤波结合了空间域滤波和灰度值滤波的思想，根据点与邻域点之间的空间距离和属性差异进行加权平均。具体而言，对于每个点，通过计算其与邻域点之间的空间距离和属性相似性，得到一个权重系数，然后将邻域点的属性值按照权重进行加权平均，从而得到平滑后的结果。本文介绍了基于双边滤波的点云数据处理方法，通过使用CloudCompare和PCL库，我们可以实现点云的双边滤波。五、使用PCL库实现双边滤波。
使用CloudCompare计算点云的法向量
2301_79331387的博客
08-13 762
在点云处理和分析中，计算点云的法向量是一项重要的任务。CloudCompare是一款功能强大的开源软件，它提供了丰富的功能来处理和分析点云数据，包括计算点云的法向量。点云对象是CloudCompare中表示点云数据的一种数据结构，它包含了点的坐标信息和其他属性。接下来，我们可以使用CloudCompare提供的函数计算点云的法向量。总结起来，使用CloudCompare编程计算点云的法向量可以通过加载点云数据、创建点云对象、调用合适的函数进行法向量计算以及进行其他操作。函数来计算点云的法向量。
CloudCompare——计算点云的法向量【2025最新版】
点云侠的博客
12-05 2万+
CloudCompare——计算点云的法向量以及法向量方向调整的几种方法。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年1月11日。对最新论文阅读进行整理，添加法向量实现原理。
CloudCompare&PCL 文章目录汇总（持续更新...）
dayuhaitang1的博客
04-30 6120
文章目录一、CloudCompare基础配置二、点云几何图形三、点云滤波四、可视化五、点云分割六、点云描述子七、点云聚类其他 一、CloudCompare基础配置 CloudCompare之插件式开发 CloudCompare添加窗口（插件式） CloudCompare&PCL添加算法(非插件式，点云DBSCAN聚类算法) CloudCompare 鼠标交互 CloudCompare编译las数据读取插件 二、点云几何图形 CloudCompare&PCL绘制线（凸包算法） PCL学习
cloudcompare计算平面点云法向量
最新发布
08-15
如果计算出的法向量存在噪声或不平滑的情况，可以使用 CloudCompare 或 PCL 进行法向量平滑处理。平滑操作可以减少噪声并提高法向量的一致性。具体方法包括使用滤波器或直接调用 PCL 库中的平滑函数[^2]。 ### 5. ...
使用CloudCompare进行点云高程归一化
3D的博客
03-29 1万+
方法1(基于CSF滤波算法) 1 生成CSF网格 1.5 (选做)对地面网格执行平滑 2 选择原始点云和生成的地面网格 3 计算点云到网格的距离 4 将计算得到的距离赋值给Z轴 5 完成 方法2(已知地面点云) 如已分割或计算出准确的地面点云, 可利用地面点云进行高程归一化。 0 数据准备 准备2组点云, 分别是全部的点云和地面点云 原始点云 提取地面点云 导入原始点云, 选择其类别标签, 并使用过滤器过滤滤出地面类别。 所需点云 (可选)地面重采样 如所选点云非确切的地面点而是包含了
点云滤波处理(使用CloudCompare软件)
dayuhaitang1的博客
03-28 5万+
最近研究了一下点云滤波的功能，所以写一篇笔记记录一下。 文章目录一、点云滤波的意义二、梯度滤波(Gradient)算法三、CSF(Cloth Simulation Filter)过滤算法四、Bilateral滤波算法 一、点云滤波的意义 在我们获取点云的时候，总会由于设备精度的限制、操作人员的人为因素和环境条件因素等带来的影响，以及电磁波衍射特性和数据进行拼接配准操作过程的影响，点云数据总会产生一......
点云工具CloudCompare使用操作大全
lovely_yoshino的博客
03-17 5万+
open：打开save：保存Global Shift settings：设置最大绝对坐标，最大实体对角线Primitive Factory：对点云进行原始加工，改变原始点云的形状3D mouse：对3D鼠标（如3Dconnexion）的支持Close all：关闭所有打开的实体Quit：退出Clone：克隆选中的点云Merge：合并两个或者多个实体。可以合并点云（原始云会被删除）；可以合并网格（原始网不会修改，CC会创建一个新的网格结构）
使用CloudCompare对点云进行拼接
游离丸子的博客
01-14 1万+
目录 前言 操作步骤 点云的读取与保存 数据预处理（裁剪、旋转、平移等） 配准 融合 前言 2020.01.07，今天惊喜地发现CloudCompare可以直接读取带rgba信息的pcd格式的点云文件，而且可以很方便地对点云进行裁剪、拼接，简直就是一大神器！ 所以以后只有在对ILRIS激光雷达扫描数据进行处理时才用到PolyWorks，其它情况尽量用CloudCompare。 操...
CloudCompare功能概要
辉哈
04-06 3万+
File open：打开 save：保存 Global Shift settings：设置最大绝对坐标，最大实体对角线 Primitive Factory：对点云进行原始加工，改变原始点云的形状 3D mouse：对3D鼠标（如3Dconnexion）的支持 Close all：关闭所有打开的实体 Quit：退出 Edit： Clone：克隆选中的点云 Merge：合并两个或者多个
Halcon3d 点云计算平面度
weixin_43213429的博客
12-02 3824
halcon 点云计算平面度
【CloudCompare】CloudCompare使用简介
qq_43331089的博客
11-12 9250
qSRA (Surface of Revolution Analysis)：计算一个点云和一个假定旋转平面之间的距离（旋转平面用2D轮廓定义），距离计算好后，用户可以创建一个偏差的2D图或者圆柱或圆锥的投影。Segmentation > Cross Section：用户可以定义一个裁剪框，可调整框的范围和方向，来裁剪点云。qPCL (Point Cloud Library Wrapper)：有PCL库一些方法的接口，主要包括：①计算法线和曲率②异常点和噪声点的去除③移动最小二乘法平滑点云。
常见的点云下载地址/点云集合/点云库30个
大胡子大叔的专栏
03-10 2万+
3、Stanford 3D扫描库。13、麻省理工（城市大规模数据）7、虚拟地形项目（gis相关）15、ShapeNet数据集。4、佐治亚理工大学扫描库。8、慕尼黑工业大学数据集。9、伯克利3D对象数据集。5、ALS机载激光雷达。6、数字米开朗琪罗项目。2、pcl的一些数据。10、RGB-D数据。11、纽约大学数据集。16、悉尼城市数据集。
点云数据集汇总整理（匠心之作，附官方下载地址）
热门推荐
qq_27816785的博客
05-19 7万+
点云公开数据集 1 点云分类和分割 1.1 ModelNet40 （点云分类） 普林斯顿 ModelNet 项目的目标是为计算机视觉、计算机图形学、机器人学和认知科学领域的研究人员提供全面、干净的对象 3D CAD 模型集合。 包含数据集： ModelNet40： ModelNet10： modelnet40_ply_hdf5_2048： modelnet40_normal_resampled 数据内容： 飞机、汽车、椅子、碗、瓶、键盘、楼梯、… 采集方式： 发布单位： 普林斯顿大学 下载地址： htt
点云数据Halcon生成3D，计算平面度，且可以计算特定区域平面度（纯C#）
AxiongT的博客
03-07 1万+
一、平面度算法思路 通过离散点拟合平面，也就是说，要找到一个平面z=ax+by+c，使这平面到各个点的“距离”最近，根据最小二乘法，，也就是说我们要求得一组a,b,c,使得对于已有的离散点来说，S的值最小，系数矩阵的逆矩阵求得（此算法参考原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45427038/article/details/100139330） 由此理论可得出： 1.平面拟合的平面方程、平面度。 2.接下来我们尝试带入自定义的点云数据计算： （0.05、0.95）为点到平面度的距离排序后，
pclpy 双边滤波：无序点云的平滑处理
.
03-31 565
在代码中，我们创建了一个名为 bilateral_filter 的双边滤波器对象，并使用 setInputCloud() 方法将要处理的无序点云数据传递给滤波器。综上所述，本文介绍了如何使用 pclpy 库中的双边滤波器对一个无序点云进行平滑处理，并保留其特定的细节信息。通过调整滤波器参数，我们可以控制滤波器的平滑程度和所需时间，从而使该滤波器适用于各种点云数据处理任务。在点云数据处理中，双边滤波是一种广泛使用的滤波器，它可以有效地平滑无序点云数据，并保留其特定的细节信息。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值